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J-GLOBAL ID：201902222224698476   整理番号：19A0517897

統計的パラメータを用いた心理-生理ゲーム依存属性を同定するための診断アルゴリズムの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of a Diagnostic Algorithm to Identify Psycho-Physiological Game Addiction Attributes Using Statistical Parameters

著者 (3件)： Hafeez Maria (Department of Industrial Management Engineering, Hanyang University, Seoul, South Korea) ,  Idrees Muhammad Dawood (Department of Industrial Management Engineering, Hanyang University, Seoul, South Korea) ,  Kim Jung-Yong (Department of Industrial Management Engineering, Hanyang University, Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 22443-22452  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去10年間にわたり,異なるスケールとアンケートを用いて,モバイルゲーム中毒診断と治療の様々な側面を調べる研究が著しく増加している。本論文の目的は,生理学的パラメータを用いてゲーム中毒の早期徴候を検出し,潜在的なゲーム中毒を警告するためにこれらの結果を使用するためのフレームワークを設計するために,編集された,および非付加的なモバイルゲームプレイヤーのEEG(脳波)の周波数属性を調べることであった。本研究は2つの部分から成る。第一の部分は,モバイルゲーム中毒の診断を心理学的に扱い,第二の部分は,提案した診断試験の結果を実用的に実行するための設計からなり,実際には,着用可能なモバイル中毒検知システムを用いて,モバイルゲーム中毒を検出する。2010年からのゲーム行動マニュアルを評価するための包括的尺度を用いて,ゲーム中毒に関する基本的人口統計学的情報と事前分類を記録した。時間的および周波数領域分析を,すべての被験者からの脳波データに適用し,定量的情報を獲得し,addictionを伴う移動ゲーム選手を同定した。最後に,ロジスティック回帰モデリングを用いて,被験者のカテゴリーを同定するための決定変数として使用できるパラメータを定量化した。アルファおよびθ周波数の全体的傾向は,中毒を有する被験者の後頭領域における他の周波数と比較して,支配的で特徴的であることが観察された。本論文では,後頭領域からのEEG信号のパラメタリゼーションが,モバイルゲームアドバイスを同定する証拠証明を提供できることを明らかにした。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マニュアル ,  中毒 ,  脳波 ,  心理学 ,  *診断 ,  *ゲーム ,  パラメタリゼーション ,  モデリング ,  携帯電話 ,  アンケート ,  *パラメータ
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  被験者 ,  プレイヤ ,  *心理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  ゲーム理論  (KA03060T)

タイトルに関連する用語 (9件)： 統計 ,  パラメータ ,  心理 ,  生理 ,  ゲーム依存 ,  属性 ,  同定 ,  診断アルゴリズム ,  開発